大數據堵塞怎麼解決

⑴ 大數據是幹嘛的

所謂的大數據就是很多數據，就是海量數據，更准確的說是海量的毫無關聯的數據。
所以說大數據本身額沒什麼用，那麼有用的是什麼？有用的是從海量的數據中經過數據治理，數據分析，數據整理，數據歸納後形成的各種分析判斷。
舉例來說：經過某超市對進店顧客的數據分析以後( 當然這個數據並不是真的大數據，僅僅可以作為顧客的數據消費)，將紙尿布和啤酒擺在了一起，然後啤酒的銷量增長了70%以上，這就算是數據分析。
比如，每天19:00左右某路口的交通堵塞程度上漲了20%，那麼是不是要在這個時間加派交警站崗執勤，找出交通堵塞上漲的原因，這20%不是憑空來的，而是通過數據分析得來的。

當然，類似的還有很多，大數據就是用看起來不怎麼有關系的數據，從中找出關系，並進行分析整理給決策提供幫助的。

⑵ 一季度「堵城」排行出爐，國外有什麼緩解擁堵的舉措可以借鑒的嗎

作為一名在帝都曾經被堵在學院路的一個紅綠燈前十幾分鍾動彈不得的深度擁堵受害者，有必要來談談關於交通擁堵的一些看法了。

堵車並不是國內特有的現狀，而是幾乎世界上所有大城市的通病。洛杉磯、紐約、舊金山、悉尼、倫敦……這些耳熟能詳的名字背後，那堵起車來絲毫不遜色於帝都。根據完整數字的顯示，洛杉磯每年每個人在堵車的耗時尚大約需是104個小時，紐約每年竟然也因為塞車花費了將近170億美金的堵車成本，簡直可怕。

此外，隨著5G的到來，在家辦公很有可能將會變得像網購一樣方便和普遍。隨之而來的還有在家醫療、遠程參與娛樂活動等，這將進一步減少道路交通量，緩解城市擁堵。